FitDiT tiene como objetivo resolver los problemas de baja fidelidad y robustez en las pruebas virtuales de ropa basadas en imágenes. Al introducir un extractor de texturas de ropa y aprendizaje en el dominio de la frecuencia, además de emplear una estrategia de máscara de relajación expansiva, se mejora significativamente la precisión y el detalle de la prueba virtual. Sus principales ventajas son la capacidad de generar imágenes de ropa realistas y ricas en detalles, su aplicabilidad a diversas situaciones y su alto valor práctico y competitividad. Actualmente, no se han definido el precio ni el posicionamiento en el mercado.